问题描述: 缩放器浮点的预期对象出现PyTorch错误,但却获得了缩放器的长对象。
回答: 在PyTorch中,当使用缩放器(Scaler)来进行浮点数值的缩放操作时,如果缩放器预期接收的是浮点对象而不是长对象(Long Object),则会出现错误。
缩放器(Scaler)是PyTorch中一种用于浮点数值缩放的工具,常用于训练过程中的梯度累积(Gradient Accumulation)或者分布式训练(Distributed Training)。使用缩放器可以帮助解决浮点数下溢(Underflow)或溢出(Overflow)的问题,提高数值计算的稳定性。
然而,在这个问题中,出现了使用缩放器时的错误。错误提示表明预期的对象应该是浮点对象,但实际上获得了长对象。长对象(Long Object)指的是PyTorch中的一种数据类型,用于表示整数。
解决这个问题的方法是检查缩放器的输入对象,确保输入对象的类型为浮点对象而不是长对象。可以通过调用float()
函数来将长对象转换为浮点对象。
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